基于转基因GEP的公式发现  

Discover formulas based on GEP with trans-gene

作　　者：唐常杰[1] 陈瑜[1] 张欢[2] 段磊[1] 

机构地区：[1]四川大学计算机学院,成都610065 [2]成都信息工程学院计算机系,成都610225

出　　处：《计算机应用》2007年第10期2358-2360,2364,共4页journal of Computer Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60473071);国家科技支撑计划(2006038002003)

摘　　要：在传统基因表达式编程(GEP)挖掘知识的过程中,用户只能被动等待程序连续进化若干代之后给出的结果,因此难以有效干预进化过程、质量和速度。为解决这一问题,把生物工程转基因思想引入到基于GEP的函数挖掘中,获得了一系列成果。综述了基于转基因技术的GEP研究进展,包括基因注入,转基因过程和进化干预等,通过自然选择与人工选择的融合,在一定程度上引导进化向着人们预期的方向进行。When mining knowledge by traditional Gene Expression Programming （GEP）, users hardly control the process, quality and speed of evolution. To solve this problem, the authors borrow the idea of Transgene from modern biology, import it into formulas mining based on GEP, and get series of results. This article surveys the achievements in Gene Expression Programming with transgene, including gene injection techniques, process for trans-gene, evolution intervene, etc. By fusing natural and manual selection, during evolution process, user can guide the evolution towards expected direction.

关 键 词：数据挖掘 基因表达式编程 转基因技术 基因注入 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]